我正在看一本关于Python的深度学习的书,来自F.Chollet。
我试着按照代码示例来做。我刚刚安装了keras,在尝试运行以下代码时,我收到了这个错误:从这个笔记本:
from keras import models
from keras import layers
network = models.Sequential()
network.add(layers.Dense(512, activation='relu', input_shape=(28 * 28,)))
network.add(layers.Dense(10, activation='softm
import numpy as np
import cv2
import os
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop
img = image.load_img("image_location_here")
tra
大家好,我尝试用AlexNet + LSTM建立模型,使用原始图像作为输入。
但我遇到了这样一个错误:
ValueError: Input 0 of layer lstm_5 is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2. Full shape received: (None, 43264)
我的模型代码:
model = tf.keras.models.Sequential([
# 1st conv
tf.keras.layers.Conv2D(96, (11,11),strides=(4,4), ac
我正在解决手写数字的问题。希望我的代码是自解释的。 import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
import matplotlib.pyplot as plt
import csv
import numpy as np
with open('train.csv') as f:
reader = csv.reader(f)
contents = list(reader)
labels = n
我当时正在做“Iris数据集上的模型验证”的作业。
我得到这个错误:“检查输入时出错:期望dense_input具有形状(135,),但得到具有形状(4,)的数组”。我如何克服这个问题?
我的代码是
from numpy.random import seed
seed(8)
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets, model_selection
from sklearn.model_selection import trai
File "train.py", line 43, in <module>
FR=FR_model()
File "/home/arsh/Desktop/machine learning/Outlier_dataset/Face_recognition.py", line 19, in __init__
self.model = load_model('Facenet/facenet_model.h5')
File "/home/arsh/.virtualenvs/conditional_slim_ga
在Google上使用tensorflow 2.5时,我似乎遇到了问题。我假设在CUDA版本和/或CuDNN版本之间存在一些不兼容。我该怎么治好他们?
我检查了colab使用的。是11.2,应该可以用tf2.5。这意味着问题在于CuDNN,对吗?
复制代码:
!pip install tensorflow==2.5.0
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
(x_t
在使用OpenCV从模型进行预测时,我遇到了这个错误:__init__() got an unexpected keyword argument 'ragged'。
import os
import cv2
import numpy as np
from keras.models import model_from_json
from keras.preprocessing import image
cap = cv2.VideoCapture(0)
model = model_from_json(open("path of json model", "
我正在使用版本: 2.1.0的TensorFlow和2.3.1的keras。在导入任何keras模块时,我将面临以下tensorflow后端错误。
import pandas as pd, numpy as np, os, re, json, math, time
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasRegressor
from sklearn.model_selection import cross_
我试图建立一个深入的学习模型,但我得到一个错误使用tensorflow,我没有解决这个问题。
我正在尝试构建一个深入学习模型,但是在定义模型时,我得到了这个错误。
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import Sequential, load_model, Model
from tensorflow.keras.utils
我尝试使用Google运行我的keras UNet模型,而我在UpSampling2D中遇到了这个问题。有什么解决办法或解决办法吗?
要运行的代码:
import os
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import UpSampling2D
model = Sequential()
model.add(UpSampling2D((2, 2), input_shape=(16, 16, 1)
根据Keras中的shared layers documentation,可以创建一个共享层,并使用不同的输入形状实例化它。它给出了一个Conv2D共享层的示例,如下所示: a = Input(shape=(32, 32, 3))
b = Input(shape=(64, 64, 3))
conv = Conv2D(16, (3, 3), padding='same')
conved_a = conv(a)
# Only one input so far, the following will work:
assert conv.input_shape == (None,
当我运行代码时,该错误消息将引发。
我使用python 2.7.5、keras 2.2.4和tensorflow 2.0.0-beta1。有人告诉我‘不要让文件名叫tensorflow',但我没有那样做。我认为这可能是由更新的tensorflow版本,中的更改项造成的,但较低版本也不能运行错误,即“ValueError:坏的封送处理数据”。所有进程都在虚拟环境中运行。
错误信息是
Using TensorFlow backend.
WARNING: Logging before flag parsing goes to stderr.
W0619 16:47:38.715425 139
我在google colab上使用TPU运行一个非常简单的模型时遇到了问题。我已经将它提炼成一个非常简单的程序。我怀疑它不喜欢嵌套模型(input_2?)但我不知道如何解决这个问题: import numpy as np
import os
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model, load_model
from tensorflow.keras.layers import
我需要些帮助。我正在使用VSCode,Windows 10中的朱庇特笔记本,我使用pip模块,我安装了我需要的所有库。事实上,直到上周我还没有遇到任何问题。
事情是这样的:我导入了TensorFlow并得到了这个
Import tensorflow as tf
TypeError: register_loss_scale_wrapper() takes 2 positional arguments but 3 were given
如果我试图导入Keras:
from tensorflow import keras
TypeError: register_loss_scale_wrapper(
我在CodeCademy上编程,结果被卡住了。我找不到答案,终端机正在展示一些奇怪的东西。该项目旨在对新冠肺炎、肺炎和正常肺的图像进行分类。希望你能帮我。
代码:
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopp
我想用tensorflow2.0 2.0可视化分类结果。对于keras,它需要以下凸轮代码:
import tensorflow as tf
import keras.backend as K
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import preprocess_input, decodpredictions
import numpy as n
我在Linux中拥有TensorFlow,NVIDIA (CUDA)/CPU,Keras &Python3.7。根据本教程,我遵循了所有步骤:
在运行以下代码时:
# What version of Python do you have?
import sys
import tensorflow.keras
import pandas as pd
import sklearn as sk
import tensorflow as tf
print(f"Tensor Flow Version: {tf.__version__}")
print(f"Keras
在使用Python进行深度学习实践时,我遇到了以下问题。我该如何解决这个问题?我想识别Cifar-10数据。但是,当您编写以下内容时会出现一个错误:我应该做什么来解决这个问题?请帮帮我。
我正在使用Google (Python 3后端)
我也读过的这篇文章,但不知道那家伙想说什么。
下面是代码和错误的完整版本。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
data = keras.dat
因此,我目前正在尝试将手写数字转换为python中的整数,但是我只是在numpy数组等方面出现了很多错误。我遵循了很多教程,并试图从他们的代码,但它只是不想工作。
我有一个训练我的模型的代码:
from keras import Input, Model
from keras.layers import Activation, Dense
from keras.utils import to_categorical
from tensorflow import keras
import os
from PIL import Image
import numpy as np
def main()
我基本上是在使用传输学习API教程中的大部分代码,
只是做了几处小小的改动来适应我的数据。
我正在使用Tensorflow-GPU1.4、Windows 7和Keras 2.03(?最新的Keras)。
代码:
from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3
from keras.preprocessing import image
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Model
from keras.
当我安装用于TensorFlow的*.whl时,我收到以下消息。我的安装源码如下:
keras 2.2.2 has requirement keras-applications==1.0.4, but you'll have keras-applications 1.0.5 which is incompatible.
keras 2.2.2 has requirement keras-preprocessing==1.0.2, but you'll have keras-preprocessing 1.0.3 which is incompatible.
Installing
我用的是conda 4.4.9。我已经安装了TensorFlow,我也想安装Keras。
然后我尝试激活我的虚拟环境并安装Keras,如下所示:
activate tensorflow_env_001
pip install --ignore-installed --upgrade keras
然后,我得到以下错误消息:
tensorflow 1.9.0 has requirement setuptools<=39.1.0, but you'll have setuptools 39.2.0 which is incompatible
这意味着我的setuptools太新了。实际